Метод деления пополам [c.373]
Вспомним, что мы пытаемся решить уравнение вида f(x) = 0. В качестве простого, хотя и не финансового, примера для иллюстрации метода деления пополам рассмотрим проблему нахождения приближенного значения квадратного корня из двух (приближенное решение уравнения х2—2 = 0). Мы знаем, что единица чересчур мала, поскольку I2 < 2 (I2—2 = 1—2 = —1 < 0), а два — чересчур велико, так как 22 > 2 (22—2 = 2 > 0). Таким образом, наше искомое значение лежит между 1 и 2. Ясно, что на данном этапе значение 1,5 должно подвергнуться проверке, и мы нахо- [c.377]
Уравнение решается методом деления отрезка пополам. В качестве начального значения принимается Lj = Qj/2. [c.121]
Для вычисления ВНД можно использовать различные компьютерные алгоритмы (например, метод деления отрезка пополам) или приближенно оценить этот показатель по формуле [c.206]
В общем случае, для определения оптимизирующих наборов N1 (а при необходимости и Л,/) могут быть применены рассматриваемые в главе 12 алгоритмы случайного поиска решения и генетические алгоритмы, а также следующая процедура оптимизации, являющаяся разновидностью известного метода деления отрезка пополам [11.6], подробно рассматриваемая в следующих разделах. [c.419]
Для определения значения ВИД с заданной точностью используют машинные процедуры, например метод деления отрезка пополам. [c.202]
При исчислении скользящей средней все периоды имеют равный вес. Взвешенная скользящая средняя в большей степени учитывает недавние периоды, их "веса" последовательно и равномерно уменьшаются, например на 1/10 для каждого последовательного периода 4/10, 3/10, 2/10, 1/10. При сглаживании по экспоненте "веса" последовательно уменьшаются на определенную долю или в определенном темпе, например делением "весов" пополам 1/2, 1/4, 1/8, 1/16, 1/32, 1/64. В результате получается геометрическая прогрессия, и при графическом построении ряд показателей сбыта сглаживается и приобретает вид экспоненты. Преимущество этого метода дчя управляющего по сбыту заключается в том, что он выделяет текущие тенденции и сезонные колебания и снижает влияние, которое ошибочные прошлые прогнозы (возможно, из-за значительных случайных отклонений) оказывают на текущий прогноз. [c.257]
Для того чтобы понять идею метода в чистом виде, на минутку отвлечемся от всякой математики и рассмотрим такую ситуацию. Известно, что в мешке с монетами одинакового достоинства имеется одна фальшивая монета, отличающаяся большим весом. Как отыскать фальшивую монету Можно, конечно, взвешивать одну за другой все монеты. Но это очень долгое дело. Лучше сделать так. Разделим содержимое мешка на две равные части и каждую взвесим, затем более тяжелую часть снова разделим пополам и будем действовать аналогичным образом, пока не доберемся до фальшивой монеты. Таков по сути принцип метода ветвей и границ деление мешка — ветвление, взвешивание каждой части — определение соответствующих границ. [c.114]
Однако вспомним, что нам нужно найти годовое значенш IRR для облигации со сроком погашения 2,5 года, пока же мь только нашли IRR для полугодовых периодов. Поэтому значение х необходимо возвести.в квадрат (х2) для получения искомого 1 + IRR. Значит, 1 + IRR = 1.0546792 = 1,112348. Это означает, что полный доход при погашении для данной облигации равен 11,2348%. Мы получили точно такой же результат, что и при использовании метода деления пополам, однако он был получен с помощью гораздо меньшего числа итераций. [c.384]
ДИХОТОМИЧЕСКИЙ ПОИСК [di hotomi sear h] — 1. В численных методах оптимизации — поиск оптимума путем последовательного деления пополам (дихотомии) пространства решений и проверки каждой половины на наличие в ней экстремальной точки. Оптимум отыскивается таким путем за конечное количество шагов (делений). [c.92]
Решение оптимизационных задач надежности состоит в минимизации функционалов (2.5.1) или (2.5.2) и так или иначе сопряжено с многократным решением оценочных задач надежности. При централизованной системе управления было разработано множество мо-дельно-программмных комплексов решения задачи обеспечения надежности, основанных на различных методах оптимизации градиентного спуска, деформируемого многогранника, симплекс-планирования, деления шага пополам, различных интерактивных методах [19,55,58,154] и инженерных методик [38,73,157]. В условиях нестабильной экономики помимо задачи оптимального резервирования отдельных ЭЭС, появляются задачи обоснования балансовых и аварийных перетоков мощности при формировании договоров-соглашений между членами объединения. Это приводит к более частому решению оптимизационных задач надежности. [c.155]